リモートセンシングとその解析

 本教材は、「リモートセンシングとその解析」の実習用教材です。リモートセンシングは、対象物に触れずに離れた地点から対象を計測する技術を指します。宇宙から地球を観測する手法としてリモートセンシングが用いられ、地表の高さの計測、植物活性度の調査、天候予測など様々な分野で利用されています。リモートセンシングに関する詳しい説明は、地理情報科学教育用スライド(GIScスライド)の2章を参照してください。以下では、リモートセンシング入門として、衛星画像をダウンロードし、ソフトウェアを用いて画像分類等をする手法について解説しています。衛星画像の解析には、無償で利用できるMultiSpecを用いています(解析後のデータ表示など、一部でQGISを利用しています)。

 課題形式で使用する場合は、本教材を一読した後、課題ページへお進みください。本教材を使用する際は、利用規約をご確認いただき、これらの条件に同意された場合にのみご利用下さい。

使用データ

  • LANDSAT-8(2014-12-09T17:19:28Z)

スライド教材

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データの出典 本教材では、産総研LandBrowserをスクリーンショットとして利用しています。 "Image produced and distributed by AIST, Source of Landsat 8 data: U.S. Geological Survey."

本教材では、産総研LandBrowserからダウンローしたLandsat8のデータを使用しています。 "The source data were downloaded from AIST's LandBrowser, (https://landbrowser.airc.aist.go.jp/landbrowser/index.html). Landsat 8 data courtesy of the U.S. Geological Survey."


衛星画像データのダウンロード

以下は、産業総合研究所のLandBrowserを用いて、衛星画像をダウンロードする手法について解説しています。

産業総合研究所のLandBrowserにアクセスし、右上の「Display Menu」を確認する。「Display Menu」では、ダウンロードする画像の絞り込みができる。

LandBrowser_a

雲の量をcloud:5~10(雲の量)程度に設定する(今回は土地利用の分類を行うため、雲の多い画像は使用しない)。 LandBrowser_b

ダウンロードする画像の範囲を拡大する。 LandBrowser_c

今回は、Landsat8の衛星画像をダウンロードするため、SatelliteからLandsat8を選択し、Date Selectorから画像を探す。 LandBrowser_d

Saveをクリックし画像をダウンロードする。今回は、WCSのBand1~Band11までをダウンロードする。 LandBrowser_e

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MultiSpecのインストール

衛星画像を解析するためのソフトウェアであるMultiSpecをダウンロードする。MultiSpecの公式サイトにアクセスし、ダウンロード後にファイルを解凍する。 MultiSpecインストール

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MultiSpecの起動

MultiSpecW32.exeをダブルクリックし、 MultiSpecを起動する。 File>Open Imageから画像を読み込む。 MultiSpecの起動

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RGB合成

 以下では、LANDSATの異なるバンドの画像を用いて、カラーコンポジットを作成し、画像を視覚的に表現する手法について解説しています。バンドを組み合わせることで、フォールスカラー、トゥルースカラー、ナチュラルカラーのカラーコンポジットを作成する手法の解説をしています。

Processor>Display image…からR5,G4,B3を入力し、フォールスカラーを表示する。 RGB合成a

同じ方法で、左:トゥルースカラー(R4,G3,B2)と右:ナチュラルカラー(R4,G5,B3)を設定する。 RGB合成b

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NDVI

 以下では、LANDSATの衛星画像からNDVI(Normalized Difference Vegetation Index)を算出する手法について解説しています。NDVIを算出することで、植物の分布量や活性量を知ることができます。

ProcesorからReformatを選択し、Open Image File Formatをクリックする。Transform Dataにチェックを入れ、New Channel from General algebraic Transformationをチェックする。NDVIを求める式を入力し、OKをクリックし、保存する。 NDVI_a ※NDVI として計算される値は0 から200 の間の値になる。

先ほど計算したファイルを開き、Typeを選択し、分類数を設定し、OKをクリックする。 NDVI_b

左下のカラーパレットより、MODIS NDVI を選択する。 NDVIが表示できた。緑の濃い部分が植生活性度高い地域となる。 NDVI_c

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教師なし分類と教示つき分類

 LANDSATの画像を画像分類することによって、土地被覆図の作成ができます。以下では、教師なし分類と教師つき分類を行い土地被覆図を作成する手法について解説しています。

教師なし分類

Processor > Open Image File Formatを選択する。 ChannelsをAllにして、OKをクリックする(コンポジットバンドの作成)。 教師なし分類a

出力したデータを読み込み、Processor > Clusterを選択する。 ISODATAにチェックを入れ、分類数(任意で指定する)を10にして、OKをクリックする。必要項目にチェックをいれ、OKをクリックすると分類が開始する。 教師なし分類b

画像をFileから読み込みなおすと、右のように分類つきで表示される。 凡例の色をクリックすると、色が変更でき、名前をクリックすると名前が変更できる。 教師なし分類c

空中写真や現地調査をもとに土地利用の分類を行う。shiftキーをおしながら、凡例の色をクリックすると選択した色が消える。

今回は、水域、道路、森林、草地、裸地、人工構造物地域などに分類する。色の指定ができたら、File > Save image To GeoTIFF Asをクリックする。 教師なし分類d

QGISで画像を読み込み、QGISビギナーズマニュアルを参考に凡例などを設定し、地図のレイアウトを行う。 教師なし分類e

ファイルから新規プリントコンポーザを開き、レイアウトを整える。コンポーザー名は任意で入力する。 教師なし分類f

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教師つき分類

ProcessorからStatisticsを選択する。 Channels to UseをAllにして、OKをクリックする。 右端のようなウインドウが表示されるので、Polygon Enterにチェックを入れる。 教師つき分類a

画像からトレーニングエリアを抽出する。 抽出ができたら、Add to Listをクリックし、Class名などを入力する。 同じ要領で複数のトレーニングエリアを作成後、Update Project Statsをクリックする。 教師つき分類b

ProcessorからClassifyを選択し、最尤法(Maximum Likelihood)で分類を行う。 右上のように設定し、OKをクリックし、保存先を指定する。 教師つき分類c

画像をFileから読み込みなおすと、右のように分類つきで表示される。 凡例の色をクリックすると、色が変更でき、名前をクリックすると名前が変更できる。 色の指定ができたら、FileからSave image To GeoTIFF Asをクリックする。 教師つき分類d

QGISを開き、画像を読み込み、プロパティから凡例の設定を行う。 新規プリントコンポーザを開き、レイアウトを整える。

教師つき分類e

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 本プロジェクトでは、教材の改良を目的とした任意アンケートを実施しています。ご協力いただける方は、アンケートにお進みください。ご協力のほどよろしくお願いいたします。

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